Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1619
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Hola, soy un trader desde hace unos 11 años que opera manualmente en Gunn, pero también me he dedicado a las redes neuronales. He resuelto este problema. Sólo quiero ayudarte, tienes un enfoque equivocado de los negocios. Juro por Dios que esto no es una broma, aquí está el autor de este artículo, donde encontré la respuesta a todas mis preguntas, sólo tenía un error en el código con el asesor y la secuencia de comandos, volví a escribir todo y he estado operando durante casi un año en todos los pares de divisas y marcos de tiempo, trato no menos de 15 minutos. El programa le ofrece una previsión de precios, cuántos pips alcanzará el precio y dónde. https://www.mql5.com/ru/articles/830 ... Todo funciona, solo hay que reescribir el código, tiene un error ahí. No vendo nada ni hago publicidad de nada, sólo vengo a leer vuestros mensajes cada día, quiero ayudar en lo que pueda.
Hay algunos tipos de izquierda en un hilo tan respetado. ¿Lo crees?
Sí, las pieles no son serias, sugiero que probemos los indicadores, el mío está casi listo...
*** te medirás en otro lugar....
Definitivamente soy redundante en este estimado hilo ))
Es usted un verdadero idiota. Mira mi nombre. Mi nombre es Mikhail y mi apellido es completamente diferente. No mientas....
Es un seudónimo, un clon de Yura Reshetov.
Los vendedores muestran el nombre y el apellido reales en sus pasaportes.
¿Qué vendeMihail Marchukajtes? No hay señales en el real o búhos. Pero constantemente hace publicidad de Reshetov, que "murió" o más bien se reencarnó en Misha, en cada post menciona el producto inútil de Yuri y lanza nuevas versiones de sus trucos. Hay un refrán que dice "Si algo es como un pato, es un pato", así que afirmo que Misha = Jura. Esa es la loca forma que tiene Yura de promocionarse.
Y por eso no hay transmisión de video, y aunque haya transmisión de video no dará la cara, está claro por qué, porque sabe cómo es Yury.
Es un seudónimo, un clon de Yura Reshetov.
¿Qué vende Mihail Marchukajtes? No hay señales en el real o búhos. Pero constantemente hace publicidad de Reshetov, que "murió" o más bien se reencarnó en Misha, en cada post menciona el producto falso de Yuri y lanza nuevas versiones de sus trucos. Hay un refrán que dice "Si algo es como un pato, es un pato", así que afirmo que Misha = Jura. Esa es la loca forma que tiene Yura de promocionarse.
Y por eso no hay flujo de vídeo y, aunque lo haya, será sin su cara -está claro por qué, porque su cara es conocida-.
La memoria de Reshetov no debe ser insultada por una comparación tan estúpida.
Por cierto, lo que no me gusta del boosting es que la profundidad recomendada del árbol es de 7 a 10.
Es decir, si tenemos 100 predictores y la división allí también comienza en la mitad de cada predictor. Es muy probable que tengamos 7 predictores diferentes divididos por la mitad. Tal vez 1 o 2 se dividan a un cuarto, probablemente más pequeño.
¿O en los algoritmos de refuerzo el algoritmo no funciona por medio de la división, sino en trozos más pequeños? ¿Alguien lo sabe?
¿Y quién utiliza qué profundidad de árbol?
He estudiado CatBoost, así que hablaré de ello.
Se recomienda una profundidad de árbol de 4 a 6 divisiones. Esta es la profundidad que intento en general.
El predictor se divide en tres algoritmos diferentes para elegir. Se crea la llamada cuadrícula.
Los resultados de la división son interesantes para sacarlos y verlos por uno mismo. ¿Cómo divide AlgLib los predictores en partes iguales cuando construye el árbol para el bosque?
Objetivo el tuyo, cualquiera... Estoy un poco desgarrado ....
Las agrupaciones sólo son necesarias para un propósito:
Aquí hemos encontrado los HT en los nuevos de prueba, y los hemos aceptado como buenos...
Ahora en los nuevos datos tenemos que encontrar este TX para aplicarle el modelo, ya que el modelo sólo funciona bien en HTs, y ¿cómo lo reconocemos en los nuevos datos? como una opción por el número de cluster
¿Qué introducimos para la agrupación: todos los predictores de la muestra o qué?
No existe el azar. Se selecciona la mejor partición disponible de cada predictor. Hay aleatoriedad en el bosque cuando cada árbol se alimenta no de todos los predictores, sino por ejemplo de la mitad de los elegidos al azar.
Aprende una vez. No hay reciclaje. En el caso de los árboles/bosques, parece que no hay ningún tipo de reaprendizaje, probablemente porque es bastante rápido reaprender.
¿Y por qué la red? Los árboles tienen nodos y hojas.
La selección será por partición lineal, y estoy haciendo una especie de selección discreta por una función no suave, si eso tiene sentido.
La cuestión no es hacer el reentrenamiento, sino que es mejor si los predictores se refuerzan entre sí pero no están fuertemente correlacionados entre sí, y esto no se puede establecer con el muestreo particionado.
La rejilla de partición del predictor, esto no es NS.